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Bayesian P-Value는 불확실성을 감안하여 모델의 적합도를 평가합니다.

Bayesian P- Value * Bayesian P-Value는 **모델의 적합도(goodness-of-fit)**를 평가하는 데 사용됩니다.

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Non-Identifiability는 Model Parameter를 고유하게 식별할 수 없는 현상입니다.

Non Identifiability * Non-Identifiability는 주어진 데이터와 모델에 대해 특정 파라미터를 고유하게 식별할 수

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Rootgram은 큰 분산을 갖거나 비정규 형태의 데이터를 위한 히스토그램입니다.

Rootgram * 히스토그램의 변형으로 데이터가 비정규적이거나 큰 분산을 가지는 경우, 정확한 분포를 파악하기

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ML 코드 작성시 유의사항

유의사항 * 코드의 작성방식: 다른사람이 코드를 읽고 이해할 수 있는가? * 코드의 성능: 의도치

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ELPD는 모델이 새로운 데이터를 얼마나 잘 예측하는지를 보여주는 지표입니다.

기본 개념 * ELPD(Expected Log Predictive Density)는 모델이 새로운 데이터를 얼마나

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잭나이프 샘플링은 표본의 변동성 추정 방법중 하나입니다.

잭나이프 샘플링이란? * 잭나이프 샘플링은 표본 데이터에서 하나의 관측치를 제거한 여러 하위 샘플을

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LangChain 활용해서 내 글스타일에 맞춰 글쓰는 LLM 구축하기 Ver0.1

목적 및 배경 * 매일 글을 쓰는 입장에서 보다 많은 글을 작성하기 위해서

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Model Drift Check Library, Evidently AI

Evidently AI Evidently AI는 머신러닝 모델의 성능과 데이터 분포의 변화를 시각적으로 분석하고

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MCMC샘플링으로 배달시간 예측하기

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 데이터 생성 파라미터

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디리클레 프로세스는 군집갯수를 구하기 위해 사용할 수 있습니다.

Dirichlet Process (디리클레 과정) * **Dirichlet Process (DP)**는 무한 차원의 확률분포로, 클러스터링

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단일파일압축 기반 고성능 압축 알고리즘, zstd

zstd (Zstandard) * 페이스북에서 개발한 빠르고 효율적인 압축 알고리즘입니다. * 높은 압축률과 빠른 압축

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HyperParameter Tuning 패키지, HyperOpt

Motivation * 기존의 하이퍼파라미터 튜닝 방식은 주로 수동적이고 시간이 많이 소요되었습니다. * 그리드 서치(